人工智能加速药物研发进程9家药企抓住商机

　　计算药物发现 (computational drug discovery) 是人工智能世界中的一个新兴领域。这一领域利用人工智能对大量数据进行分析，了解药物性质，从而加速药物研发的进程。而随着这一领域的日益兴起，越来越多的药企开始利用人工智能进行药物研发。以下盘点了利用人工智能进行药物研发的领先初创公司。

　　1. BenevolentAI，伦敦，英国

　　BenevolentAI是初创公司中的一只“独角兽”，已经融资超过1亿美元，是欧洲最大的AI初创公司，在全世界排名前五。在科学研究飞速发展的今天，每30秒就会有一篇生命科学论文发表。除此以外，还有大量的ZL、临床试验结果等海量信息散布在世界的各个地方。对于药物研发工作者来说，他们没有时间和精力来关注所有的新信息。BenevolentAI的技术平台应用人工智能技术，从这些散乱无章的海量信息中提取出能够推动药物研发的知识，提出新的可以被验证的假说，从而加速药物研发的过程。自从2013年创建以来，该公司已经开发出24个候选药物，有的已经进入临床IIb期试验。

　　2. Numerate， 圣布鲁诺 (San Bruno)，加利福尼亚州

　　Numerate公司成立于2007年，该公司的创新药物设计平台运用基于机器学习技术来模拟小分子化合物的药物特性，比如靶点结合能力和特异性，药物动力学和药物代谢特性，以及毒副作用。这一平台通常的药物筛选流程会依据特定的药物活性、特异性和ADME模型，从包含一兆个模拟化合物的化合物库中选出2500万个化合物进行模拟测试。这个过程只需要一周就可以完成，每个模拟化合物的测试成本为0.01美分。化学家会对测试结果进行分析，挑选出最有希望的模拟化合物进行合成和实验。实验结果被用于修正和改良模拟的准确性，随着这个过程的不断循环，模拟系统给出的候选化合物将越来越有针对性。目前该公司的药物研发管道包含治疗代谢疾病，心血管疾病和阿兹海默病的候选药物。

　　3. Recursion Pharmaceuticals， 盐湖城 (Salt Lake City)，犹他州

　　Recursion公司成立于2013年，它有一个雄大的目标：在十年内找到100种疾病的治疗方法。这家公司的核心技术在于运用计算机视觉技术来处理细胞图像，并且通过分析1000多种细胞特征来评估疾病细胞在给药后的效果。使用先进的成像技术和人工智能技术，这一平台可以进行高通量的细胞模型实验，在上百种疾病的细胞模型中进行上千种候选药物的检测。Recursion公司已经发现了15种治疗罕见病的候选药物，其中治疗脑海绵状血管畸形 (cerebral cavernous malformation) 的候选药物即将进入临床试验。

　　4. Insilico Medicine， 巴尔的摩 (Baltimore)， 马里兰州

　　Insilico Medicine公司成立于2014年，宗旨是延长人类的健康寿命。为此，该公司收集了大量不同年龄的健康和患病人群的多类组学数据(multi-omics data)，并且利用机器学习对这些数据进行综合分析，从中找出与衰老和疾病有关的生物标记物，并且根据这些数据寻找上市药物的新功能，发现新的抗衰老药物。该公司的另一项业务是与研究所和制药公司合作，利用自身对深度神经网络机器学习的专长，帮助它们进行药物研发、发现生物标记物和开发研究衰老的新工具。该公司与世界上150多个机构建立了合作关系。

　　5. Atomwise，旧金山 (San Francisco)，加利福尼亚州

　　Atomwise公司成立于2012年，核心技术平台称为AtomNet——一种深度卷积神经网络 (deep convolutional neural network)。通过自主分析大量的药物靶点和小分子药物的结构特征，AtomNet可以学习小分子药物与靶点之间相互作用规律，并且根据学习到的规律预测小分子化合物的生物活性，从而加快药物研发进程。Atomwise与IBM的Watson超级计算机合作在短时间完成用普通便携式电脑需要一万年才能完成的计算量。公司成立以来，已经与斯坦福大学(Stanford University)、Scripps研究所(The Scripps Research Institute) 等著名科研机构合作开展了27个药物研发项目，与默沙东 (Merck) 也有药物研发合作项目。

　　6. NuMedii， 门洛帕克 (Menlo Park)， 加利福尼亚州

　　NuMedii成立于2008年，该公司的创新大数据科技来自斯坦福大学Atul Butte教授实验室，拥有上亿个经过标准化注释的生物学、药理学和临床数据。通过运用AI对这些数据进行分析，NuMedii可以发现候选药物和预测治疗效果的生物标记物。NuMedii最初利用这一大数据科技来发现现有药物的新适应症。未来该公司计划运用同样的策略发现创新药物。

　　7. Verge Genomics， 旧金山，加利福尼亚州

　　Verge Genomics的创始人Alice Zhang博士和Jason Chen博士在创立公司时还没有获得博士学位，不过这并不妨碍他们从投资者手中募集到400万美元种子基金成立这一家利用基因组学数据开发治疗神经退行性疾病药物的初创公司。阿兹海默病(Alzheimer’s Disease)，帕金森病(Parkinson’s Disease)和肌萎缩性侧索硬化(amyotrophic lateral sclerosis) 等神经退行性疾病的成因往往非常复杂，是由于多个基因的相互作用造成的。过去靶向单一基因的药物开发在治疗这类疾病方面效果不佳。该公司的药物研发理念是利用与谷歌 (Google) 搜索引擎类似的计算方法，找出与神经退行性疾病相关的上百种基因，并且试图找出能够同时靶向所有基因靶点的药物。

　　8. TwoXAR， 帕洛阿尔托 (Palo Alto)， 加利福尼亚州

　　TwoXAR公司成立于2014年。该公司的药物研发平台汇集大数据、云计算和AI技术，能够综合利用基因表达、蛋白相互作用、化学结构、临床数据等多方面信息，在6个月内找出有希望的候选药物。该公司与斯坦福大学、芝加哥大学等多个研究机构有合作关系。

　　9. Berg Health， 弗雷明翰(Framingham)， 马萨诸塞州

　　Berg Health公司成立于2006年。该公司的Interrogative Biology技术平台对从患者样本进行高通量质谱分析，获得患者的基因组、蛋白组、代谢组以及线粒体功能等多方面信息。这一过程可以从一个患者样本中获得上兆个数据点。这些数据与患者的临床信息相结合，通过AI分析，详细描绘出患者体内生物系统个体化状态。根据这些信息，研究人员可以进一步发掘与疾病相关的生物标记物，检测手段和治疗方法。